# python pt2onnx.py --pt=/run/khp/yolo11l.pt

import argparse
import torchvision
from ultralytics import YOLO # type: ignore

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description="yolov11 dataset convert")
    parser.add_argument("--pth", type=str, help="weight")
    args = parser.parse_args()

    model = YOLO(args.pth)
    model.export(format="onnx",batch=16)
    # model.export(
    #     format="onnx",      # 导出格式为 ONNX
    #     imgsz=(640, 640),   # 设置输入图像的尺寸
    #     keras=False,        # 不导出为 Keras 格式
    #     optimize=False,     # 不进行优化 False, 移动设备优化的参数，用于在导出为TorchScript 格式时进行模型优化
    #     half=False,         # 不启用 FP16 量化
    #     int8=False,         # 不启用 INT8 量化
    #     dynamic=True,      # 不启用动态输入尺寸
    #     simplify=True,      # 简化 ONNX 模型
    #     opset=11,         # 使用最新的 opset 版本
    #     nms=True,          # 不添加 NMS（非极大值抑制）
    #     batch=1,           # 指定批处理大小
    #     device="cpu")       # 指定导出设备为CPU或GPU，对应参数为"cpu" , "0"

